COMMISSARIAT A LENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES;COMMISSARIAT A L'ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
发明人:
ANDRIY YELISYEYEV
申请号：
FR1663473
公开号：
FR3061318A1
申请日:
2016.12.28
申请国别(地区):
FR
年份:
2018
代理人:
摘要：
The object of the invention is a method of calibrating a direct neural interface. The calibration is performed by considering an input calibration calibrator, formed from measured electrophysiological signals and output calibration calibrator, formed from measured output signals. The method involves the application of a multivariate least squares regression implemented by considering a covariance tensor and a cross covariance tensor, established from input calibration and output tensors corresponding to a current calibration period. . The method takes into account covariance and cross covariance tensors established during a calibration period prior to the current calibration period, the latter being weighted by a forgetting factor. L'objet de l'invention est un procédé de calibration d'une interface neuronale directe. La calibration est effectuée en considérant un tenseur de calibration dit d'entrée, formé à partir de signaux électrophysiologiques mesurés et tenseur de calibration dit de sortie, formé à partir de signaux de sortie mesurés. Le procédé comporte l'application d'une régression multivariée des moindres carrés mise en œuvre en considérant un tenseur de covariance et un tenseur de covariance croisée, établis à partir de tenseurs de calibration d'entrée et de sorties correspondant à une période de calibration courante. Le procédé prend en compte des tenseurs de covariance et de covariance croisés établis lors d'une période de calibration antérieure à la période de calibration courante, ces derniers étant pondérés par un facteur d'oubli.
